Curvas OC - Muestreo por atributos

Instrucciones de uso

Este visualizador permite explorar las curvas características de planes de muestreo por atributos. Al seleccionar una distribución (Binomial, Poisson o Hipergeométrica), puede ajustar los parámetros del plan y observar cómo cambian tres curvas asociadas:

  • La curva OC (Operating Characteristic) muestra la probabilidad de aceptar un lote en función de la fracción defectuosa. Ilustra el equilibrio entre el riesgo del productor (α) y el riesgo del consumidor (β).

  • La curva AOQ (Average Outgoing Quality) muestra la fracción defectuosa esperada después de inspección, útil para evaluar la calidad promedio de salida.

  • La curva ITP (Inspección Total Promedio) presenta la relación entre la calidad del material entrante y el número de elementos que se deben inspeccionar, suponiendo que los lotes rechazados se inspeccionarán en un 100% y se realizará una inspección de rectificación de los elementos defectuosos.

Ajuste los parámetros del plan: tamaño de muestra (n), nivel de aceptación (c), tamaño del lote (N) y los riesgos α y β. Cada modificación actualiza automáticamente las curvas. También se marcan los puntos AQL (Acceptable Quality Level) y LQL (Lot Tolerance Percent Defective) cuando corresponden, lo que facilita interpretar las regiones típicas de desempeño del plan.

Observe cómo cada distribución induce una forma distinta de la curva OC:la Binomial modela defectos independientes en muestras moderadas; la Poisson simplifica el caso de eventos raros; y la Hipergeométrica considera inspección sin reemplazo, capturando la finitud del lote.

Creado por Steven García Goñi · Para la Escuela de Ingeniería Industrial de la Universidad de Costa Rica · Actualizado: Enero 2026